오픈 소스 라이선스 가이드

혹시 오픈 소스 프로젝트를 시작하시면서 어떤 라이선스를 선택할지 몰라서 고민해본 적이 있으신가요? 깃허브에서는 코드 저장소를 생성할 때 항상 어떤 라이선스를 사용하지 물어보죠.

오픈 소스 라이선스는 오픈 소스 소프트웨어가 어떻게 사용될 수 있는지 명시해주는 문서입니다. 개발자는 오픈 소스 라이선스를 통해서 소프트웨어의 소스 코드를 사용, 수정, 배포할 수 있도록 허용하면서도 제한 조건을 걸 수가 있습니다. 오픈 소스 라이선스는 소프트웨어 저작권을 법적으로 보호해줄 뿐만 아니라 소프트웨어 사용자의 법적 위험도 낮춰주는 효과가 있습니다.

이번 포스팅에서는 MIT, Apache, GPL 등 널리 사용되는 오픈 소스 라이선스를 소개해드리고, 각 라이선스를 언제 선택하면 좋은지 알아보겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/open-source-licenses/

혹시 오픈 소스 프로젝트를 시작하시면서 어떤 라이선스를 선택할지 몰라서 고민해본 적이 있으신가요? 깃허브에서는 코드 저장소를 생성할 때 항상 어떤 라이선스를 사용하지 물어보죠. 오픈 소스 라이선스는 오픈 소스 소프트웨어가 어떻게 사용될 수 있는지 명시해주는 문서입니다. 개발자는 오픈 소스 라이선스를 통해서 소프트웨어의 소스 코드를 사용, 수정, 배포할 수 있도록 허용하면서도 제한 조건을 걸 수가 있습니다. 오픈 소스 라이선스는 소프트웨어 저작권을 법적으로 보호해줄 뿐만 아니라 소프트웨어 사용자의 법적 위험도 낮춰주는 효과가 있습니다. 이번 포스팅에서는 MIT, Apache, GPL 등 널리 사용되는 오픈 소스 라이선스를 소개해드리고, 각 라이선스를 언제 선택하면 좋은지 알아보겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/open-source-licenses/

www.daleseo.com

안녕하세요. 크라우드웍스 서비스개발실 실장 김동국입니다. 이번 포스팅에서는 LLM 기반 Agent를 프로덕션 환경에 구축하면서 겪은 실제 사례와 기술적 도전 과제들을 공유하고자 합니다.

유안타증권 AI Agent 프로젝트: 실전 LLM 서비스 개발(고생)기

이제 LLM을 사용하는 서비스들에 대한 이야기들이 점점 나오고 있네요.
제가 있는 조직에서도 LLM을 사용해서 애플리케이션을 만들고 있습니다.

LLM특성상 할루시네이션 문제가 꼭 생기기 마련입니다.
이것을 해결하기 위해 RAG, vector db등을 사용하는데...
사실 이렇게 한다고 다 해결되지 않는게 문제라서 '고생기' 라는 표현을 쓰신 것 같습니다.

그리고 유료서비스라면 어느정도 서비스에 LLM을 사용할 수 있는 명분이 생깁니다만,
무료 서비스라면 LLM사용시 토큰당 비용을 반드시 계산 해야만합니다.

안그러면 비용이 어마어마하게 증가하기 때문입니다.
본문의 내용에도 나옵니다만, 캡을 반드시 설정해두어서 과금 폭탄을 맞지 않도록 해야해요...
(이건 AWS같은 클라우드 서비스를 사용할때와 같군요..)

바라기는 LLM서비스들의 성능이 빨리 올라와서 더 많은 곳에 유용한 LLM서비스들이 생겨나길 바랍니다.

https://medium.com/crowdworks-tech/%EC%9C%A0%EC%95%88%ED%83%80%EC%A6%9D%EA%B6%8C-ai-agent-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-%EC%8B%A4%EC%A0%84-llm-%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4-%EA%B0%9C%EB%B0%9C-%EA%B3%A0%EC%83%9D-%EA%B8%B0-3b874a457aaa

이제 LLM을 사용하는 서비스들에 대한 이야기들이 점점 나오고 있네요. 제가 있는 조직에서도 LLM을 사용해서 애플리케이션을 만들고 있습니다. LLM특성상 할루시네이션 문제가 꼭 생기기 마련입니다. 이것을 해결하기 위해 RAG, vector db등을 사용하는데... 사실 이렇게 한다고 다 해결되지 않는게 문제라서 '고생기' 라는 표현을 쓰신 것 같습니다. 그리고 유료서비스라면 어느정도 서비스에 LLM을 사용할 수 있는 명분이 생깁니다만, 무료 서비스라면 LLM사용시 토큰당 비용을 반드시 계산 해야만합니다. 안그러면 비용이 어마어마하게 증가하기 때문입니다. 본문의 내용에도 나옵니다만, 캡을 반드시 설정해두어서 과금 폭탄을 맞지 않도록 해야해요...(이건 AWS같은 클라우드 서비스를 사용할때와 같군요..) 바라기는 LLM서비스들의 성능이 빨리 올라와서 더 많은 곳에 유용한 LLM서비스들이 생겨나길 바랍니다. https://medium.com/crowdworks-tech/%EC%9C%A0%EC%95%88%ED%83%80%EC%A6%9D%EA%B6%8C-ai-agent-%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8-%EC%8B%A4%EC%A0%84-llm-%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4-%EA%B0%9C%EB%B0%9C-%EA%B3%A0%EC%83%9D-%EA%B8%B0-3b874a457aaa

Medium

QWEN CHAT GITHUB HUGGING FACE MODELSCOPE DISCORD
Introduction At the end of January this year, we launched the Qwen2.5-VL series of models, which received widespread attention and positive feedback from the community. Building on the Qwen2.5-VL series, we continued to optimize the model using reinforcement learning and open-sourced the new VL model with the beloved 32B parameter scale under the Apache 2.0 license — Qwen2.5-VL-32B-Instruct. Compared to the previously released Qwen2.

Qwen2.5-VL-32B: Smarter and Lighter

얼마 전에 구글에서 Gemma3 를 오픈소스로 공개했고 (https://blog.google/technology/developers/gemma-3/), multimodality 를 가지고 있으며 성능이 상용모델에 가까울만큼 좋아서 꽤 인상적이었습니다.

근데 며칠 후 Mistral 에서는 Mistral small 3.1 (https://mistral.ai/news/mistral-small-3-1) 을 공개했습니다. 마찬가지로 multimodality 에 높은 성능을 달성한 벤치마크를 공개했습니다.

오늘은 알리바바에서 Qwen 2.5 VL 모델을 새로 공개했습니다. (https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl-32b/) 32B 사이즈로 앞의 두 모델들보다는 조금 더 크지만 벤치마크 성능이 여러 분야에서 상용모델을 뛰어넘을 정도로 인상적입니다.

요즘은 Gemini, Claude, OpenAI GPT와 같이 API 로 쓸 수 있는 모델들의 성능들이 워낙 좋고 저렴해서 많이 특화된 도메인이거나 로컬로 ollama와 같은 걸 돌릴 때 외에는 오픈소스 모델을 쓸 필요성이 그리 많지는 않습니다만, 그래도 이렇게 다양한 오픈소스 모델들이 경쟁적으로 나오고 있어서 사용하는 입장에서는 참 좋을 것 같습니다.

1년 전만 해도 text in/out만 되는 LLM 경쟁이었는데, 요즘에는 Multimodality 와 Reasoning 모델을 가지고 경쟁하고 있는거 같습니다. 앞으로는 audio/video과 같은 modality에 대해서도 input 뿐 아니라 output 까지도 되며 더 효율적인 reasoning 을 하는 모델들과, agent orchestration이나 robot을 위한 모델들까지 경쟁이 확장될 것 같습니다..!!

얼마 전에 구글에서 Gemma3 를 오픈소스로 공개했고 (https://blog.google/technology/developers/gemma-3/), multimodality 를 가지고 있으며 성능이 상용모델에 가까울만큼 좋아서 꽤 인상적이었습니다. 근데 며칠 후 Mistral 에서는 Mistral small 3.1 (https://mistral.ai/news/mistral-small-3-1) 을 공개했습니다. 마찬가지로 multimodality 에 높은 성능을 달성한 벤치마크를 공개했습니다. 오늘은 알리바바에서 Qwen 2.5 VL 모델을 새로 공개했습니다. (https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl-32b/) 32B 사이즈로 앞의 두 모델들보다는 조금 더 크지만 벤치마크 성능이 여러 분야에서 상용모델을 뛰어넘을 정도로 인상적입니다. 요즘은 Gemini, Claude, OpenAI GPT와 같이 API 로 쓸 수 있는 모델들의 성능들이 워낙 좋고 저렴해서 많이 특화된 도메인이거나 로컬로 ollama와 같은 걸 돌릴 때 외에는 오픈소스 모델을 쓸 필요성이 그리 많지는 않습니다만, 그래도 이렇게 다양한 오픈소스 모델들이 경쟁적으로 나오고 있어서 사용하는 입장에서는 참 좋을 것 같습니다. 1년 전만 해도 text in/out만 되는 LLM 경쟁이었는데, 요즘에는 Multimodality 와 Reasoning 모델을 가지고 경쟁하고 있는거 같습니다. 앞으로는 audio/video과 같은 modality에 대해서도 input 뿐 아니라 output 까지도 되며 더 효율적인 reasoning 을 하는 모델들과, agent orchestration이나 robot을 위한 모델들까지 경쟁이 확장될 것 같습니다..!!

Qwen

알리바바의 Qwen 2.5 VL 모델 공개

알고리즘 입문자를 위한 달레의 친절한 안내서

Graph Valid Tree | 알고달레

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 LeetCode의 261번째 문제인 Graph Valid Tree를 재귀와 깊이 우선 탐색을 통해 풀어보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/KChr2tvKoeM
📝 설명/코드: https://www.algodale.com/problems/graph-valid-tree/

코딩 테스트를 준비하시는 분들을 위해서 일주일에 한 번씩 문제 풀이를 해드리고 있습니다. 이번 시간에는 LeetCode의 261번째 문제인 Graph Valid Tree를 재귀와 깊이 우선 탐색을 통해 풀어보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/KChr2tvKoeM📝 설명/코드: https://www.algodale.com/problems/graph-valid-tree/

알고달레

리트코드 261. Graph Valid Tree

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤치마크 상으로는 GPT-4.5와 Claude 3.7 의 성능을 크게 뛰어넘는 결과를 보여줍니다. 특히 코딩능력이 매우 크게 향상되었는데요.

그.런.데, 이번에도 역시 OpenAI가 크게 초를 칩니다 ㅋㅋ 간밤에 GPT-4o 네이티브 이미지 생성 능력을 크게 향상시켜 ChatGPT와 Sora에서 사용할 수 있게 공개했습니다.

이미지 생성은 OpenAI가 꽤 뒤쳐지는 분야였고, 최근 Gemini가 이미지 생성 편집 능력으로 꽤 각광을 받고 있었는데요. 생성 성능이 특히 편집 성능이 정말 미쳤습니다. 진짜 이젠 AI로 생성한 것인지 거의 모를 정도네요.

암튼 오늘도 이렇게 OpenAI가 뒤통수(?)를 크게 치네요. ㅋㅋ OpenAI의 다음 팝콘 드라마는 어떤 것일지 궁금합니다. 😎🍿🥤

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤치마크 상으로는 GPT-4.5와 Claude 3.7 의 성능을 크게 뛰어넘는 결과를 보여줍니다. 특히 코딩능력이 매우 크게 향상되었는데요. 그.런.데, 이번에도 역시 OpenAI가 크게 초를 칩니다 ㅋㅋ 간밤에 GPT-4o 네이티브 이미지 생성 능력을 크게 향상시켜 ChatGPT와 Sora에서 사용할 수 있게 공개했습니다. 이미지 생성은 OpenAI가 꽤 뒤쳐지는 분야였고, 최근 Gemini가 이미지 생성 편집 능력으로 꽤 각광을 받고 있었는데요. 생성 성능이 특히 편집 성능이 정말 미쳤습니다. 진짜 이젠 AI로 생성한 것인지 거의 모를 정도네요. 암튼 오늘도 이렇게 OpenAI가 뒤통수(?)를 크게 치네요. ㅋㅋ OpenAI의 다음 팝콘 드라마는 어떤 것일지 궁금합니다. 😎🍿🥤

AI 친구와 영어로 대화! 아미고(Ameego) 앱의 여러 피드백을 받아 본 결과, 현재 단계에서 가장 아쉬운 부분은 온보딩 플로우라는 것을 밝혀(?!)냈습니다. 🫣

안그래도 많이 부족하다고 생각은 했어도 할 일이 많기에 조금 포기하고 온 것이긴한데요. 이제 빨리 작업을 시작해야겠다고 판단했습니다. 그래서, 이 부분을 작업해주실 디자이너분을 애타게 찾아봅니다. 🥹

온보딩에 들어갈 기본적인 주요 사항들을 전달드리긴 할텐데요. UI도 중요하지만, 그보다 앱의 컨셉을 직접 이해하시고 전체 플로우와 UX를 제안해주실 수 있는 부분이 더욱 중요합니다.

다음의 앱을 확인 해 보시고, 관심 있으시다면 아래 연락처로 연락 부탁드리겠습니다. 가능하시면 포폴과 예상 비용도 같이 주시면 감사하겠습니다. 그럼 많은 관심과 홍보🥹 부탁드리겠습니다. 감사합니다. 🙇🏻‍♀️🙇🏻

앱 다운로드: https://tosto.re/ameego

연락처: jin@playmore.ai

AI 친구와 영어로 대화! 아미고(Ameego) 앱의 여러 피드백을 받아 본 결과, 현재 단계에서 가장 아쉬운 부분은 온보딩 플로우라는 것을 밝혀(?!)냈습니다. 🫣 안그래도 많이 부족하다고 생각은 했어도 할 일이 많기에 조금 포기하고 온 것이긴한데요. 이제 빨리 작업을 시작해야겠다고 판단했습니다. 그래서, 이 부분을 작업해주실 디자이너분을 애타게 찾아봅니다. 🥹 온보딩에 들어갈 기본적인 주요 사항들을 전달드리긴 할텐데요. UI도 중요하지만, 그보다 앱의 컨셉을 직접 이해하시고 전체 플로우와 UX를 제안해주실 수 있는 부분이 더욱 중요합니다. 다음의 앱을 확인 해 보시고, 관심 있으시다면 아래 연락처로 연락 부탁드리겠습니다. 가능하시면 포폴과 예상 비용도 같이 주시면 감사하겠습니다. 그럼 많은 관심과 홍보🥹 부탁드리겠습니다. 감사합니다. 🙇🏻‍♀️🙇🏻 앱 다운로드: https://tosto.re/ameego 연락처: jin@playmore.ai

[구인공고] 🙇🏻‍♀️🙇🏻 앱 디자인 외주

바이브 코딩이야말로 진정한 애자일이 아닌가.

바이브 코딩이야말로 진정한 애자일이 아닌가.

Jassy joined Amazon when he was 29 years old after trying out several other professions. Here’s what he’s learned about shaping his career.

Amazon CEO Andy Jassy shares his top tips for a successful career: ‘Don’t be afraid to fail’

성공적인 커리어를 위한 최고의 팁: ‘실패를 두려워하지 말라’

Amazon CEO Andy Jassy는 28년 전 Amazon에 입사하기 전까지 수년간 자신의 열정을 찾고 자신의 이야기를 쓰는 등 그 여정을 통해 수십 년 동안 발전하고 배웠습니다. 최근 그는 성공적인 커리어를 쌓고 성장시키기 위한 5가지 팁을 Amazon 직원들과 공유했습니다

🍎 열정을 찾아라
 * 인생은 너무 짧기 때문에 자신이 정말 열정적이거나, 잘할 수 있다고 생각하거나, 정말 잘해내고 싶다고 결심하는 일을 선택하세요.
 * 깨어 있는 시간 중 많은 시간을 생각과 일에 할애하고, 자신에게 정말 만족스럽고 잘할 수 있으며 하루를 보내는 방식에 대해 기분이 좋아지는 일을 하고 싶을 것입니다.

🍎 자신의 이야기를 계속 쓰고 재창조하세요
 * 일의 최종 목적지가 무엇인지 인생 초기에 알 필요는 없다고 생각합니다. 어쩌면 40대, 50대, 60대가 되어서도 모르죠. 계속 자신만의 스토리를 쓰고 자신만의 이야기를 재창조할 수 있는 기회가 있다고 생각합니다.
 * 하고 싶은 일만큼이나 하고 싶지 않은 일을 파악하는 것이 정말 중요하다고 생각하는데, 이는 진정으로 자신을 행복하게 하는 일에 더 집중할 수 있도록 도와주기 때문입니다.
 * 그러니 다양한 시도를 두려워하지 말고, 오랫동안 해온 일이라도 반드시 해야만 하는 일이라고 사람들이 말하지 않도록 하세요. 여러분에게는 자신만의 이야기를 쓸 기회가 있습니다.

🍎 실패를 두려워하지 마세요
 * 무언가를 발명하고 시도하고 열심히 밀어붙인다고 해서 모든 것을 제대로 해낼 수는 없습니다. 하지만 발명을 하다 보면 때때로 실패할 수 있고, 그것은 괜찮습니다.
 * 제가 직업인으로서 또는 제 인생에서 얻은 모든 중요한 교훈은 솔직히 말해서 제가 저지른 실수였거나 그 일부였습니다. 중요한 것은 실수 때문에 무너지는 것이 아니라 무엇이 잘못되었는지 배우고 자각하는 것입니다. 잘된 일과 다르게 할 수 있었던 일을 취한 다음 다음 일에 적용하세요. 다음에 할 수 있는 일은 항상 있기 마련이니까요.
   
   
🍎 태도가 성공을 이끈다
 * 저는 사람들을 성공하게 만드는 요소 중 부끄러울 정도로 많은 부분이 태도라고 믿습니다.
 * 열심히 일하나요? 하겠다고 한 일을 제대로 하나요? 사람들이 당신을 신뢰할 수 있나요? 팀에서 일할 수 있나요? 회의실의 모든 에너지를 빨아들이는 사람이 아니라 할 수 있는 사람인가요? 자신만을 생각하는 사람이 아니라 팀과 함께 미션을 중요하게 생각하는 사람인가요? 너무 당연해 보이지만 많은 사람들이 이런 것들을 하지 않습니다.

🍎 배움을 멈추지 않는다
 * 당신은 훌륭한 학습자입니까? 제 경력에서 다양한 시기에 함께 일했던 사람들과 지금 일을 하고 있는 사람들의 가장 큰 차이점은 적성과 배우려는 의지였습니다.
 * 어떤 사람들은 인생의 특정 시점에 자신이 모든 것을 모른다는 것이 위협적이라고 생각하거나 특정 직급이 되면 계속 배워야 하는 것이 부끄럽다고 생각하기도 합니다. 하지만 현실은 배움을 멈추는 순간부터 긴장이 풀리기 시작한다는 것입니다.
 * 사실 우리 모두처럼 활동적이고 역동적인 분야에서 일한다면 항상 배워야 합니다. 언제든 3~6개월 뒤로 물러나서 '와, 지난 3~6개월 동안 내가 배운 것들을 봐요'라고 말할 수 있어야 합니다. 그것이 바로 큰 차이를 만드는 것입니다.

 * source: https://www.aboutamazon.com/news/workplace/amazon-ceo-andy-jassy-career-advice?utm_source=amazonnewsletter&utm_medium=email&utm_campaign=032225&utm_term=CEOadvice

성공적인 커리어를 위한 최고의 팁: ‘실패를 두려워하지 말라’ Amazon CEO Andy Jassy는 28년 전 Amazon에 입사하기 전까지 수년간 자신의 열정을 찾고 자신의 이야기를 쓰는 등 그 여정을 통해 수십 년 동안 발전하고 배웠습니다. 최근 그는 성공적인 커리어를 쌓고 성장시키기 위한 5가지 팁을 Amazon 직원들과 공유했습니다 🍎 열정을 찾아라<ul ><li>인생은 너무 짧기 때문에 자신이 정말 열정적이거나, 잘할 수 있다고 생각하거나, 정말 잘해내고 싶다고 결심하는 일을 선택하세요. </li><li>깨어 있는 시간 중 많은 시간을 생각과 일에 할애하고, 자신에게 정말 만족스럽고 잘할 수 있으며 하루를 보내는 방식에 대해 기분이 좋아지는 일을 하고 싶을 것입니다.</li></ul> 🍎 자신의 이야기를 계속 쓰고 재창조하세요<ul ><li>일의 최종 목적지가 무엇인지 인생 초기에 알 필요는 없다고 생각합니다. 어쩌면 40대, 50대, 60대가 되어서도 모르죠. 계속 자신만의 스토리를 쓰고 자신만의 이야기를 재창조할 수 있는 기회가 있다고 생각합니다.</li><li>하고 싶은 일만큼이나 하고 싶지 않은 일을 파악하는 것이 정말 중요하다고 생각하는데, 이는 진정으로 자신을 행복하게 하는 일에 더 집중할 수 있도록 도와주기 때문입니다. </li><li>그러니 다양한 시도를 두려워하지 말고, 오랫동안 해온 일이라도 반드시 해야만 하는 일이라고 사람들이 말하지 않도록 하세요. 여러분에게는 자신만의 이야기를 쓸 기회가 있습니다.</li></ul> 🍎 실패를 두려워하지 마세요<ul ><li>무언가를 발명하고 시도하고 열심히 밀어붙인다고 해서 모든 것을 제대로 해낼 수는 없습니다. 하지만 발명을 하다 보면 때때로 실패할 수 있고, 그것은 괜찮습니다.</li><li>제가 직업인으로서 또는 제 인생에서 얻은 모든 중요한 교훈은 솔직히 말해서 제가 저지른 실수였거나 그 일부였습니다. 중요한 것은 실수 때문에 무너지는 것이 아니라 무엇이 잘못되었는지 배우고 자각하는 것입니다. 잘된 일과 다르게 할 수 있었던 일을 취한 다음 다음 일에 적용하세요. 다음에 할 수 있는 일은 항상 있기 마련이니까요. </li></ul>🍎 태도가 성공을 이끈다<ul ><li>저는 사람들을 성공하게 만드는 요소 중 부끄러울 정도로 많은 부분이 태도라고 믿습니다. </li><li>열심히 일하나요? 하겠다고 한 일을 제대로 하나요? 사람들이 당신을 신뢰할 수 있나요? 팀에서 일할 수 있나요? 회의실의 모든 에너지를 빨아들이는 사람이 아니라 할 수 있는 사람인가요? 자신만을 생각하는 사람이 아니라 팀과 함께 미션을 중요하게 생각하는 사람인가요? 너무 당연해 보이지만 많은 사람들이 이런 것들을 하지 않습니다.</li></ul> 🍎 배움을 멈추지 않는다<ul ><li>당신은 훌륭한 학습자입니까? 제 경력에서 다양한 시기에 함께 일했던 사람들과 지금 일을 하고 있는 사람들의 가장 큰 차이점은 적성과 배우려는 의지였습니다.</li><li>어떤 사람들은 인생의 특정 시점에 자신이 모든 것을 모른다는 것이 위협적이라고 생각하거나 특정 직급이 되면 계속 배워야 하는 것이 부끄럽다고 생각하기도 합니다. 하지만 현실은 배움을 멈추는 순간부터 긴장이 풀리기 시작한다는 것입니다.</li><li>사실 우리 모두처럼 활동적이고 역동적인 분야에서 일한다면 항상 배워야 합니다. 언제든 3~6개월 뒤로 물러나서 '와, 지난 3~6개월 동안 내가 배운 것들을 봐요'라고 말할 수 있어야 합니다. 그것이 바로 큰 차이를 만드는 것입니다.</li></ul> <ul ><li>source: https://www.aboutamazon.com/news/workplace/amazon-ceo-andy-jassy-career-advice?utm_source=amazonnewsletter&amp;utm_medium=email&amp;utm_campaign=032225&amp;utm_term=CEOadvice</li></ul>

www.aboutamazon.com

Amazon CEO가 얘기하는 성공적인 커리어를 위한 최고의 팁 5가지

A free, human-centered, intro-to-coding course from Stanford University

Code In Place

이번에 스탠포드대학에서 운영하는 Code in Place 프로그램 강사로 지원했는데요,
강사가 된것도 아닌데 왜 이런글을 쓰냐고 물으신다면 제 개인 링크로 신청하시는 분들이 많으시면 제가 강사가 될 확률이 높아진다고 하더라구요

Code in Place는 스탠포드의 CS106A 이라는 과목을 기반으로 한 무료 온라인 프로그래밍 입문 과정입니다. 5주간 이루어지는 프로그램으로 전 세계 초보자들에게 파이썬 기초를 가르치는 프로그램이라고 합니다

이전 코딩 경험이 전혀 필요 없는 완전 초보자를 위해 설계되었기 때문에,
파이썬을 처음 접하시는 분들께도 도움이 될거라고 생각합니다

관심 있으신 분들은 제 개인 링크를 통해 지원하실 수 있습니다:
https://codeinplace.stanford.edu/public/join/cip5?r=1580559612

이번에 스탠포드대학에서 운영하는 Code in Place 프로그램 강사로 지원했는데요, 강사가 된것도 아닌데 왜 이런글을 쓰냐고 물으신다면 제 개인 링크로 신청하시는 분들이 많으시면 제가 강사가 될 확률이 높아진다고 하더라구요 Code in Place는 스탠포드의 CS106A 이라는 과목을 기반으로 한 무료 온라인 프로그래밍 입문 과정입니다. 5주간 이루어지는 프로그램으로 전 세계 초보자들에게 파이썬 기초를 가르치는 프로그램이라고 합니다 이전 코딩 경험이 전혀 필요 없는 완전 초보자를 위해 설계되었기 때문에, 파이썬을 처음 접하시는 분들께도 도움이 될거라고 생각합니다 관심 있으신 분들은 제 개인 링크를 통해 지원하실 수 있습니다: https://codeinplace.stanford.edu/public/join/cip5?r=1580559612

Code in Place

[무료] 파이썬 초보자를 위한 교육프로그램 안내

OpenAI, GPT-4.5 공개

- GPT-4.5는 OpenAI의 최신 모델로, 사전 훈련(pre-training)과 후속 훈련(post-training)에서 확장성을 개선한 버전임  
- 비지도 학습(unsupervised learning)의 규모를 확장하여 패턴 인식과 창의적 통찰력 강화  
- 보다 자연스러운 대화가 가…
https://t.co/TIAYJD7rfB

GeekNews (@GeekNewsBot) on X

긱뉴스에서 gpt4.5 경험담들을 타래로 엮어서 걸어두었습니다.

 * 학습 방식 개선
   * GPT-4.5는 사전 훈련과 후속 훈련 시 비지도 학습 규모를 확장해 패턴 인식 및 창의력 등에서 강화되었음
 * API 가격
   * 1M 토큰당 입력 $75, 캐시된 입력은 $37.50, 출력은 $150로, 기존 GPT-4에 비해 입력은 30배, 출력은 15배 비쌉니다.
 * 코딩 및 시뮬레이션 성능
   * 복잡한 물리 시뮬레이션(예: 회전하는 6각형 안에서 중력과 마찰을 고려한 공의 움직임 코드) 작성에서 뛰어난 성능을 보였습니다.
 * 비전 능력
   * 스타듀 밸리 스크린샷 등 이미지 내 다양한 객체(집, 캐릭터, 아이템, 나비 등)를 효과적으로 인식하는 능력이 있습니다.
 * 안드레 카파시의 평가
   * 전체적으로 GPT-4.5는 기존 모델 대비 약 20% 정도 성능 향상이 이루어졌으며, 감성 지능과 창의력, 유추 능력 등에서 개선이 돋보입니다.

전체적으로 좋긴한데 너무비싸! 라는 의견이네요...
가격이 어여 떨어지길 기대하고 있습니다... 🙏

https://x.com/GeekNewsBot/status/1895267491091489247

긱뉴스에서 gpt4.5 경험담들을 타래로 엮어서 걸어두었습니다. <ul ><li>학습 방식 개선 <ul ><li>GPT-4.5는 사전 훈련과 후속 훈련 시 비지도 학습 규모를 확장해 패턴 인식 및 창의력 등에서 강화되었음</li></ul></li><li>API 가격<ul ><li>1M 토큰당 입력 $75, 캐시된 입력은 $37.50, 출력은 $150로, 기존 GPT-4에 비해 입력은 30배, 출력은 15배 비쌉니다. </li></ul></li><li>코딩 및 시뮬레이션 성능<ul ><li>복잡한 물리 시뮬레이션(예: 회전하는 6각형 안에서 중력과 마찰을 고려한 공의 움직임 코드) 작성에서 뛰어난 성능을 보였습니다.</li></ul></li><li>비전 능력<ul ><li>스타듀 밸리 스크린샷 등 이미지 내 다양한 객체(집, 캐릭터, 아이템, 나비 등)를 효과적으로 인식하는 능력이 있습니다.</li></ul></li><li>안드레 카파시의 평가<ul ><li>전체적으로 GPT-4.5는 기존 모델 대비 약 20% 정도 성능 향상이 이루어졌으며, 감성 지능과 창의력, 유추 능력 등에서 개선이 돋보입니다.</li></ul></li></ul> 전체적으로 좋긴한데 너무비싸! 라는 의견이네요...가격이 어여 떨어지길 기대하고 있습니다... 🙏 https://x.com/GeekNewsBot/status/1895267491091489247

X (formerly Twitter)

gpt4.5 경험담 타래들

First and foremost, thank you to everyone who has contributed to styled-components over the years. Open Source is hard work, and many of the larger feature and/or refactoring drives probably would never have shipped without your support! As...

Thank you - styled-components

Styled Components가 공식적으로 개발을 중단하고 후원도 그만 받는다고 합니다. CSS-in-JS 분야에 선구자적인 역할을 했던 라이브러리라고 생각합니다. Emotion, Stitches, Vanilla Extract 등 그 이후에 나온 수많은 CSS-in-JS 라이브러리에 영감을 주었죠.

Styled Components의 시장 점유율이 워낙 높아서 예전에 jQuery가 그랬던 것처럼 실제 사용량은 수년에 걸쳐 서서히 줄어들거라고 생각합니다. 하지만 신규 프로젝트에서는 Styled Components를 선택하지 않도록 주의해야할 것 같습니다.

React 생태계가 RSC로 넘어가면서 빌드 타임에 스타일링을 하는 Panda CSS나 StyleX과 같은 차세대 라이브러리가 대체제로 주목받고 있으니 참고하세요.

Styled Components가 공식적으로 개발을 중단하고 후원도 그만 받는다고 합니다. CSS-in-JS 분야에 선구자적인 역할을 했던 라이브러리라고 생각합니다. Emotion, Stitches, Vanilla Extract 등 그 이후에 나온 수많은 CSS-in-JS 라이브러리에 영감을 주었죠. Styled Components의 시장 점유율이 워낙 높아서 예전에 jQuery가 그랬던 것처럼 실제 사용량은 수년에 걸쳐 서서히 줄어들거라고 생각합니다. 하지만 신규 프로젝트에서는 Styled Components를 선택하지 않도록 주의해야할 것 같습니다. React 생태계가 RSC로 넘어가면서 빌드 타임에 스타일링을 하는 Panda CSS나 StyleX과 같은 차세대 라이브러리가 대체제로 주목받고 있으니 참고하세요.

opencollective.com

👋 굿바이 Styled Components 🥹

1. 혼자 열심히 하는 건 별로 안 중요합니다. 다른 사람에게 기여해야, 다시 말해 다른 사람이 여러분으로 인해 더 나은 성과를 얻었다고 느껴야 커리어가 성장합니다.

2. 충성이 밥 먹여주지 않습니다. 기업은 이익을 중요시 합니다. 회사에 이익이 되어야 커리어가 발전할 수 있습니다.

3. 직함도 별로 안 중요합니다. 특히 스타트업에선 직함은 아무런 의미가 없어요. 직함보다 중요한 게 실력이고, 결과입니다. 그러니 타이틀에 신경쓰지 말고, 실력과 결과를 보여주세요.

4. 리더가 항상 옳은 건 아니고, 리더 역시 잘못된 판단과 실수를 합니다. 그때 진실을 발견할 수 있도록 도우세요.

5. 네트워킹에서 중요한 건 많이 아는 게 아니라, 누구를 아느냐입니다. 그러니 여기저기 행사에 다니지 말고, 진정한 관계를 쌓으세요.

6. 번아웃은 자랑거리가 아닙니다. 번아웃이 올 때까지 마냥 열심히 일하는 게 중요한 게 아니라, 영리하게 자기 에너지를 잘 관리하는 것이 중요합니다.

7. 편하고 괜찮다고 느끼는 순간, 성장은 파괴됩니다. 불편함과 위험을 감수하지 않고서, 성장할 수는 없습니다.

8. 피드백은 그 자체로 선물입니다. 심지어 악독한 비판까지도 시간이 지나면 도움이 됩니다. 그러니 피드백은 격렬하게 환영하세요.

9. 당신이 대체불가능하다는 착각은 절대 하지 마세요. 비즈니스에서는 어떤 일이든, 어떤 사람이든, 대체 가능하고, 시장은 진공 상태를 허용하지 않습니다. 그러니 자신이 대체불가능하다는 생각은 하지 말고, 지금 이 순간 다른 사람에 더 긍정적인 영향을 미치는 데 집중하세요.

10. 완벽주의는 성장을 늦추는 독입니다. 완벽함을 추구한다고 망설이고 주저하는 순간, 그만큼 성장 속도는 더뎌집니다. 그러니 완벽함을 버리고, 초라한 상태에서 출발해 계속해서 발전하고 진화하는 것을 추구하세요.

11. 모든 경험은 연결됩니다. 지금 하기 싫은 일, 지금의 실패, 지금의 부끄러움이 훗날 큰 승리의 밑거름이 되기도 합니다. 그러니 장기적 관점에서 바라보세요. 순탄치 않은 길이 오히려 지나고 나면 당신의 커리어를 더욱 풍성하게 만들어줄 겁니다.

12. 커리어에서는 날로 먹으려고 하다간 오히려 낭패를 봅니다. 그 누구도 당신의 성장을 대신 이끌어주지 않기 때문입니다. 그러니 안주하려는 자기 자신을 더 잘 통제하고, 기회와 리스크를 추구하세요. 누군가가 내 커리어를 대신 끌어줄 것이라고 믿는 순간, 오히려 커리어는 망가집니다.

1. 혼자 열심히 하는 건 별로 안 중요합니다. 다른 사람에게 기여해야, 다시 말해 다른 사람이 여러분으로 인해 더 나은 성과를 얻었다고 느껴야 커리어가 성장합니다. 2. 충성이 밥 먹여주지 않습니다. 기업은 이익을 중요시 합니다. 회사에 이익이 되어야 커리어가 발전할 수 있습니다. 3. 직함도 별로 안 중요합니다. 특히 스타트업에선 직함은 아무런 의미가 없어요. 직함보다 중요한 게 실력이고, 결과입니다. 그러니 타이틀에 신경쓰지 말고, 실력과 결과를 보여주세요. 4. 리더가 항상 옳은 건 아니고, 리더 역시 잘못된 판단과 실수를 합니다. 그때 진실을 발견할 수 있도록 도우세요. 5. 네트워킹에서 중요한 건 많이 아는 게 아니라, 누구를 아느냐입니다. 그러니 여기저기 행사에 다니지 말고, 진정한 관계를 쌓으세요. 6. 번아웃은 자랑거리가 아닙니다. 번아웃이 올 때까지 마냥 열심히 일하는 게 중요한 게 아니라, 영리하게 자기 에너지를 잘 관리하는 것이 중요합니다. 7. 편하고 괜찮다고 느끼는 순간, 성장은 파괴됩니다. 불편함과 위험을 감수하지 않고서, 성장할 수는 없습니다. 8. 피드백은 그 자체로 선물입니다. 심지어 악독한 비판까지도 시간이 지나면 도움이 됩니다. 그러니 피드백은 격렬하게 환영하세요. 9. 당신이 대체불가능하다는 착각은 절대 하지 마세요. 비즈니스에서는 어떤 일이든, 어떤 사람이든, 대체 가능하고, 시장은 진공 상태를 허용하지 않습니다. 그러니 자신이 대체불가능하다는 생각은 하지 말고, 지금 이 순간 다른 사람에 더 긍정적인 영향을 미치는 데 집중하세요. 10. 완벽주의는 성장을 늦추는 독입니다. 완벽함을 추구한다고 망설이고 주저하는 순간, 그만큼 성장 속도는 더뎌집니다. 그러니 완벽함을 버리고, 초라한 상태에서 출발해 계속해서 발전하고 진화하는 것을 추구하세요. 11. 모든 경험은 연결됩니다. 지금 하기 싫은 일, 지금의 실패, 지금의 부끄러움이 훗날 큰 승리의 밑거름이 되기도 합니다. 그러니 장기적 관점에서 바라보세요. 순탄치 않은 길이 오히려 지나고 나면 당신의 커리어를 더욱 풍성하게 만들어줄 겁니다. 12. 커리어에서는 날로 먹으려고 하다간 오히려 낭패를 봅니다. 그 누구도 당신의 성장을 대신 이끌어주지 않기 때문입니다. 그러니 안주하려는 자기 자신을 더 잘 통제하고, 기회와 리스크를 추구하세요. 누군가가 내 커리어를 대신 끌어줄 것이라고 믿는 순간, 오히려 커리어는 망가집니다.

커리어를 쌓아야 할 때 알아야 하는 잔인한 사실들

🗞️ 간밤에 구글이 Gemini 2.5 Pro를 출시했는데요. 벤

실패에 대한 잘못된 생각 | 진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd   "기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요""개발자가 구현을 제대로 못했어요""디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요"...  우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어

'혼자'가 아닌 '함께'

"기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요"
"개발자가 구현을 제대로 못했어요"
"디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요"
...

제품의 지표가 안 올라오는 이유는 고객 이해 부족과 사일로 현상이 많아요. 그렇기 때문에 제품을 만들 때는 항상 혼자가 아닌 함께 하는 것이 무엇보다 중요해요!

우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어요. 왜냐하면 성공적인 제품은 '한 사람'의 노력이 아닌 '모두의 협업'에서 나오기 때문이에요.
 
 
왜 실패하나요?
특정 기능을 만들고 나서 지표가 오르지 않는 진짜 이유는 2가지로 분류할 수 있어요.
 
1️⃣ 고객 이해 부족
가장 큰 실패 이유라고 해도 무방해요. 우리가 아무리 좋은 기능을 만든다고 해도, 사용할 사람이 필요가 없으면 의미가 없어요. 그렇기 때문에 고객을 이해한다는 것인 정말 중요해요. 제품을 만드는 모두가 고객을 이해하지 못하면 결국 아무도 고객을 이해하지 못해요.
 
2️⃣ 사일로(Silo) 현상
대부분 초기 창업 혹은 부서화가 집중된 회사에 나오는 현상이에요. "이건 기획자의 일이야", "이건 개발자의 일이야"라고 경계를 긋는 현상이죠. 해야하는 업무에 대해서는 기준이 필요하지만, 고객을 이해하는 일에 대해 경계를 긋는 것은 지양해야 해요. 제품이 성장하기 위해서는 정말 다양한 관점이 모여서 리스크를 줄여야 해요.
 
이렇게 사일로 현상이 심화되면 결국 단절된 커뮤니케이션만 하게 돼요. 자기 영역만 고수하는 것은 어떻게 보면 일하기에는 편해져요. 소위 효율성이라는 측면은 극강으로 올라가게 되는 것이지만 전체 그림을 볼 수 없어요. 그래서 아무도 사용하지 않는 기능을 만들게 되는 것이죠.
 
 
더보기 : https://brunch.co.kr/@lbyd-hj/26

 * 진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd
 * PM/PO/제품 개발에 대한 인사이트를 얻고 싶다면, 오픈채팅방에 참여해 주세요!
   https://open.kakao.com/o/g7XO1A5g 참여코드 : til2025
 * Threads : https://www.threads.net/@lbyd_learning.by.doing
 * 뉴스레터 구독하기 : https://maily.so/marcus.lee
 * 유튜브 구독하기 : www.youtube.com/@LbyD_HJ?sub_confirmation=1
 * 커피챗 및 멘토링 신청하기 : https://inf.run/GRTee
 * 팀 코칭 신청하기 : https://open.kakao.com/o/sh47Hq4g

"기획자가 시장을 제대로 이해하지 못했어요" "개발자가 구현을 제대로 못했어요" "디자이너가 사용자 경험을 고려하지 않았어요" ... 제품의 지표가 안 올라오는 이유는 고객 이해 부족과 사일로 현상이 많아요. 그렇기 때문에 제품을 만들 때는 항상 혼자가 아닌 함께 하는 것이 무엇보다 중요해요! 우리가 제품을 만들 때 가장 많이 듣는 실패 이유는 무엇일까요? 이야기를 나누다보면 대부분 특정 직무 혹은 남 탓을 해요. 이런 생각은 근본적으로 잘못되었어요. 왜냐하면 성공적인 제품은 '한 사람'의 노력이 아닌 '모두의 협업'에서 나오기 때문이에요.&nbsp;&nbsp;왜 실패하나요?특정 기능을 만들고 나서 지표가 오르지 않는 진짜 이유는 2가지로 분류할 수 있어요.&nbsp;1️⃣ 고객 이해 부족가장 큰 실패 이유라고 해도 무방해요. 우리가 아무리 좋은 기능을 만든다고 해도, 사용할 사람이 필요가 없으면 의미가 없어요. 그렇기 때문에 고객을 이해한다는 것인 정말 중요해요. 제품을 만드는 모두가 고객을 이해하지 못하면 결국 아무도 고객을 이해하지 못해요.&nbsp;2️⃣ 사일로(Silo) 현상대부분 초기 창업 혹은 부서화가 집중된 회사에 나오는 현상이에요. "이건 기획자의 일이야", "이건 개발자의 일이야"라고 경계를 긋는 현상이죠. 해야하는 업무에 대해서는 기준이 필요하지만, 고객을 이해하는 일에 대해 경계를 긋는 것은 지양해야 해요. 제품이 성장하기 위해서는 정말 다양한 관점이 모여서 리스크를 줄여야 해요.&nbsp;이렇게 사일로 현상이 심화되면 결국 단절된 커뮤니케이션만 하게 돼요. 자기 영역만 고수하는 것은 어떻게 보면 일하기에는 편해져요. 소위 효율성이라는 측면은 극강으로 올라가게 되는 것이지만 전체 그림을 볼 수 없어요. 그래서 아무도 사용하지 않는 기능을 만들게 되는 것이죠.&nbsp;&nbsp;더보기 : https://brunch.co.kr/@lbyd-hj/26 <ul ><li>진행 중인 강의 보러 가기 : https://litt.ly/lbyd</li><li>PM/PO/제품 개발에 대한 인사이트를 얻고 싶다면, 오픈채팅방에 참여해 주세요! https://open.kakao.com/o/g7XO1A5g&nbsp;참여코드 : til2025</li><li>Threads :&nbsp;https://www.threads.net/@lbyd_learning.by.doing</li><li>뉴스레터 구독하기 :&nbsp;https://maily.so/marcus.lee</li><li>유튜브 구독하기 :&nbsp;www.youtube.com/@LbyD_HJ?sub_confirmation=1</li><li>커피챗 및 멘토링 신청하기 :&nbsp;https://inf.run/GRTee</li><li>팀 코칭 신청하기 :&nbsp;https://open.kakao.com/o/sh47Hq4g</li></ul>

Brunch Story

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 - YouTube

router.refresh 와 window.location.reload 의 차이점을 아시나요?
이름만 보면 둘은 비슷한 역할을 할 것 같은데
호출해보니, Next.js 가 내부적으로 관리하는 router state 에 대해
router.refresh 는 새로고침 해주지 않더라고요.

어떠한 차이점이 있는지 조금 더 자세히 알고 싶어서
Next.js 소스코드를 까보며 공부해 보았습니다.

https://youtu.be/Sc9O1hILOEU

router.refresh 와 window.location.reload 의 차이점을 아시나요? 이름만 보면 둘은 비슷한 역할을 할 것 같은데 호출해보니, Next.js 가 내부적으로 관리하는 router state 에 대해 router.refresh 는 새로고침 해주지 않더라고요. 어떠한 차이점이 있는지 조금 더 자세히 알고 싶어서 Next.js 소스코드를 까보며 공부해 보았습니다. https://youtu.be/Sc9O1hILOEU

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router.refresh 와 window.location.rel

갭타임(Gap time)은
하루에 발생하는 큰 이벤트들 사이에 발생하는
상대적으로 짧은 빈 시간을 의미합니다.

예를 들어, 하루에 운동하는 스케쥴 이후에 남는 시간이나,
한 회의에서 다른 회의로 이동하기 전 비는 시간이나,
또는 다른 사람들과의 약속 전 10분 정도
남는 시간을 갭 타임이라고 부릅니다.

저는 이런 갭타임(Gap Time)에
저만의 메모를 하는 습관을 들이고 있어요.

노트북을 가지고 있는 상황에는 주로 Notion에,
핸드폰을 가지고 있는 상황에는 메모장에
그리고 전자기기가 없는 상황에는 제 수첩에
그날 제 머리속에 남았던 생각이나,
또는 중요한 스케쥴을 정리하는 용도로 사용합니다.

이 짧은 시간을 활용하면,
얼마나 활용하겠냐는 생각이 드실수 있습니다.
하지만 짜투리 시간에 이런 작은 습관들을 만들면,
의외로 높은 집중력을 활용해
필요한 일들을 빠르게 처리할 수 있습니다.

특히 이메일을 보내거나,
아님 기획을 해야하는 상황들이 발생했을 때,
갭 타임의 짧고 높은 집중력을 발휘하면,
평소에 30분 걸리던 일들이 5분안에 해결되는
놀라운 상황도 종종 일어납니다.

그리고 가장 좋은 점은 하루의 성취감이 달라진다는 점이에요.
계획한 일이 짧은 시간 동안 내 의지로 해결했다는
그 기분은 하루의 강렬한 도파민으로 작용되기도 합니다.

제가 주로 하는 갭 타임 포커싱 방법을 알려드릴게요.
위에서 말한 메모 방법을 사용해서 이렇게 적을수 있어요.

- 짧은 문장으로 하루의 스케쥴 정리하기
- 예시) 12:30 000과 화상미팅
- 중요한 생각이나, 아이디어가 떠오르면 메모하기
- 예시) 한 시간의 계획이 열 시간의 일을 절약한다.
- 좋은 글이나, 포스트를 보면 링크 저장하기
- 예시) 갭타임 포커싱을 잘 하는 3가지 방법

여러분들의 갭타임(Gap Time)을 활용하는 방법은
어떤 것들이 있나요?

갭타임(Gap time)은 하루에 발생하는 큰 이벤트들 사이에 발생하는 상대적으로 짧은 빈 시간을 의미합니다. 예를 들어, 하루에 운동하는 스케쥴 이후에 남는 시간이나, 한 회의에서 다른 회의로 이동하기 전 비는 시간이나, 또는 다른 사람들과의 약속 전 10분 정도 남는 시간을 갭 타임이라고 부릅니다. 저는 이런 갭타임(Gap Time)에 저만의 메모를 하는 습관을 들이고 있어요. 노트북을 가지고 있는 상황에는 주로 Notion에, 핸드폰을 가지고 있는 상황에는 메모장에 그리고 전자기기가 없는 상황에는 제 수첩에 그날 제 머리속에 남았던 생각이나, 또는 중요한 스케쥴을 정리하는 용도로 사용합니다. 이 짧은 시간을 활용하면, 얼마나 활용하겠냐는 생각이 드실수 있습니다. 하지만 짜투리 시간에 이런 작은 습관들을 만들면, 의외로 높은 집중력을 활용해 필요한 일들을 빠르게 처리할 수 있습니다. 특히 이메일을 보내거나, 아님 기획을 해야하는 상황들이 발생했을 때, 갭 타임의 짧고 높은 집중력을 발휘하면, 평소에 30분 걸리던 일들이 5분안에 해결되는 놀라운 상황도 종종 일어납니다. 그리고 가장 좋은 점은 하루의 성취감이 달라진다는 점이에요. 계획한 일이 짧은 시간 동안 내 의지로 해결했다는 그 기분은 하루의 강렬한 도파민으로 작용되기도 합니다. 제가 주로 하는 갭 타임 포커싱 방법을 알려드릴게요. 위에서 말한 메모 방법을 사용해서 이렇게 적을수 있어요. - 짧은 문장으로 하루의 스케쥴 정리하기 - 예시) 12:30 000과 화상미팅 - 중요한 생각이나, 아이디어가 떠오르면 메모하기 - 예시) 한 시간의 계획이 열 시간의 일을 절약한다. - 좋은 글이나, 포스트를 보면 링크 저장하기 - 예시) 갭타임 포커싱을 잘 하는 3가지 방법 여러분들의 갭타임(Gap Time)을 활용하는 방법은 어떤 것들이 있나요?

갭타임 포커싱 (Gap Time Focusing) 활용하기

얼마전 경기 침체 대비 일환 노후 대책 점검을 했다. 국민연금 수령 나이가 65세니 65세 이후 생활을 수입 측면에서 현재 상황을 기준으로 예상해보았다.

일단 국민연금을 제대로 받으려면 (국민연금을 믿어서가 아니라 학교 졸업하고 사회생활, 즉 직장생활을 시작하면서 내 의지와 상관없이 가입이 되어버렸고 이미 20여년이 되었고 여전히 내야만 하는 상황이라 싫던 좋던 포기할 수 없으니 눈물을 머금고) 60세까지 더 내야 하기 때문에 수단과 방법을 가리지 않고 최소한 65세까지는 일해야만 한다는 전제다. 국민연금은 60세까지 내야만 하고 받는건 65세니 5년의 공백을 더 몸빵해야만 한다. 아무튼...

65세 이후 일을 전혀 안한다면,

1) 60세까지 국민연금 완납하고 65세부터 받게 되는 국민연금이 현재가치 기준으로 세후 110만원이다. 기초연금 대상도 아니니 이걸로 끝. 제길..

2-1) 65세에 주택연금에 가입 가능한 최대치 주택에 맞춰 이사하고 그 집을 맡기고 가입해서 연금을 수령하면 현시점 기준 월 218만원을 수령할 수 있다. 양도세 대상이 아니니 이사후 차액만큼 현금으로 OO원 남게 된다.

2-2) 현금으로 남은 차액을 수익율 4.5%로 투자하면 대략 매월 120만원 수입이 예상된다.

3) 현재 보유하고 있는 남은 자산을 현금화하면 OO원이니 이를 비상금으로 가지고 있거나 2-2)번처럼 투자해서 매월 수입으로 전환할 수 있다. (현재 보유중인 비상장주식과 스타트업 지분 가치는 Zero, 즉 없다고 생각하고 자산에 포함하지 않았다) 전환시 매월 80만원 정도를 추가 수입으로 더할 수 있겠다.

본 시나리오는 주택연금 가업 조건에 맞춰 더 작은 집으로 가거나 현재 동네보다 집값이 더 싼 동네로 가서 현재 평수를 유지하거나 더 큰 곳으로 가야만 한다는 전제가 깔린다.

지금 가진 집이랑 자산 뜯어먹으면서 살면 1)+2)로 450만원, 여기에 3)까지 더하면 530만원이 가능하겠다. 65세 이후 미래 수령시점에 화폐개혁이나 국가부도만 나지 않으면 화폐가치가 어떻게 변해도 입에 풀칠은 할 수 있겠다.

이렇게 정리하고 나니 불안했던 마음도 조금 편해지고 앞으로 더 열심히 살아야겠다는 다짐도 하게 된다. 이를 위한 전제 조건 중 하나가 일단 60세까지 국민연금 내야 하고 65세까진 일을 해야 하니 말이다.

최고는 이렇게 머리 굴리지 않고 그냥 막 살아도 먹고 살기 위해 돈 걱정 안할만큼 조금이라도 젊었을 때 돈을 많이 버는 것이다. 무일푼에서 시작해서 이렇게 준비하는데 딱 10년 걸렸으니 앞으로 10년만 더 이렇게 준비하고 살면 그렇게 될 수 있지 않을까 희망을 가져본다. 저 시나리오로도 어차피 10년 훌쩍 넘어 일해야만 하는데 이왕 하는거 그렇게 해보자! 가진거 이 비루한 몸뚱이 하나 밖에 없으니 건강을 최우선으로 관리하고 돈도 더 아껴쓰고.

그런 의미에서 이제 다시 현실에 집중하자! 당장 내일 심사 일과 금요일 고객사 성과보고회, 다음주 월요일 강연 준비에 집중하자! 공상하는 거 멈추고 일해라! 😊

얼마전 경기 침체 대비 일환 노후 대책 점검을 했다. 국민연금 수령 나이가 65세니 65세 이후 생활을 수입 측면에서 현재 상황을 기준으로 예상해보았다. 일단 국민연금을 제대로 받으려면 (국민연금을 믿어서가 아니라 학교 졸업하고 사회생활, 즉 직장생활을 시작하면서 내 의지와 상관없이 가입이 되어버렸고 이미 20여년이 되었고 여전히 내야만 하는 상황이라 싫던 좋던 포기할 수 없으니 눈물을 머금고) 60세까지 더 내야 하기 때문에 수단과 방법을 가리지 않고 최소한 65세까지는 일해야만 한다는 전제다. 국민연금은 60세까지 내야만 하고 받는건 65세니 5년의 공백을 더 몸빵해야만 한다. 아무튼... 65세 이후 일을 전혀 안한다면, 1) 60세까지 국민연금 완납하고 65세부터 받게 되는 국민연금이 현재가치 기준으로 세후 110만원이다. 기초연금 대상도 아니니 이걸로 끝. 제길.. 2-1) 65세에 주택연금에 가입 가능한 최대치 주택에 맞춰 이사하고 그 집을 맡기고 가입해서 연금을 수령하면 현시점 기준 월 218만원을 수령할 수 있다. 양도세 대상이 아니니 이사후 차액만큼 현금으로 OO원 남게 된다. 2-2) 현금으로 남은 차액을 수익율 4.5%로 투자하면 대략 매월 120만원 수입이 예상된다. 3) 현재 보유하고 있는 남은 자산을 현금화하면 OO원이니 이를 비상금으로 가지고 있거나 2-2)번처럼 투자해서 매월 수입으로 전환할 수 있다. (현재 보유중인 비상장주식과 스타트업 지분 가치는 Zero, 즉 없다고 생각하고 자산에 포함하지 않았다) 전환시 매월 80만원 정도를 추가 수입으로 더할 수 있겠다. 본 시나리오는 주택연금 가업 조건에 맞춰 더 작은 집으로 가거나 현재 동네보다 집값이 더 싼 동네로 가서 현재 평수를 유지하거나 더 큰 곳으로 가야만 한다는 전제가 깔린다. 지금 가진 집이랑 자산 뜯어먹으면서 살면 1)+2)로 450만원, 여기에 3)까지 더하면 530만원이 가능하겠다. 65세 이후 미래 수령시점에 화폐개혁이나 국가부도만 나지 않으면 화폐가치가 어떻게 변해도 입에 풀칠은 할 수 있겠다. 이렇게 정리하고 나니 불안했던 마음도 조금 편해지고 앞으로 더 열심히 살아야겠다는 다짐도 하게 된다. 이를 위한 전제 조건 중 하나가 일단 60세까지 국민연금 내야 하고 65세까진 일을 해야 하니 말이다. 최고는 이렇게 머리 굴리지 않고 그냥 막 살아도 먹고 살기 위해 돈 걱정 안할만큼 조금이라도 젊었을 때 돈을 많이 버는 것이다. 무일푼에서 시작해서 이렇게 준비하는데 딱 10년 걸렸으니 앞으로 10년만 더 이렇게 준비하고 살면 그렇게 될 수 있지 않을까 희망을 가져본다. 저 시나리오로도 어차피 10년 훌쩍 넘어 일해야만 하는데 이왕 하는거 그렇게 해보자! 가진거 이 비루한 몸뚱이 하나 밖에 없으니 건강을 최우선으로 관리하고 돈도 더 아껴쓰고. 그런 의미에서 이제 다시 현실에 집중하자! 당장 내일 심사 일과 금요일 고객사 성과보고회, 다음주 월요일 강연 준비에 집중하자! 공상하는 거 멈추고 일해라! 😊

노후 준비 상황 점검

대학교에 입학하기 전

2024년 12월, 개강을 한참 앞두고 에브리타임을 구경하다 우연히 동아리 홍보글 하나를 발견했다. 교내 IT 플랫폼 탐구·개발 동아리 'AIIA' 의 홍보글이었다. 아직 입학도 하지 않은 상태였지만 새내기부터 어떤 분야든 열심히 해보고 싶어 

프로젝트 회고록: 앱 개발을 처음 접하고, 출시까지 걸어온 경험 

플러터를 잘 다루지 못하지만 플러터로 앱을 개발하고 출시하기까지의 여정이 담겨있네요.

https://velog.io/@yongjun0702/프로젝트-회고록-앱-개발을-처음-접하고-출시까지-걸어온-경험

플러터를 잘 다루지 못하지만 플러터로 앱을 개발하고 출시하기까지의 여정이 담겨있네요. https://velog.io/@yongjun0702/프로젝트-회고록-앱-개발을-처음-접하고-출시까지-걸어온-경험

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많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 찾아내기’ 내지는 ‘기획안 통과시키기 위한 근거찾기’ 정도로 여기곤 합니다. 그리고 그런 숫자들을 어떻게든 찾아내는 일을 데이터 분석이라고 부르려 하죠. 적어도 제가 리딩하는 팀에서 하고자 하는 실험과 분석은, 그런 것이 아닙니다.

1. 실험의 실패율이 높은 것은 지극히 당연하고 정상적입니다. 실험 실패(실패라기보단 가설이 입증되지 않았다고 말하는 것이 정확하겠습니다만)의 원인을 분석하는 과정에서 고객의 행태와 니즈를 이해하게 되고, 이것이 분석이며 이런 과정이 반복되어야 비로소 실험 성공율이 조금씩 향상됩니다.

2. 실험 결과(성공과 실패)로부터 얻어야 하는 것은 실험의 가설이 입증되었는가를 밝히는 것이며, 이를 인과적으로(원인과 결과를 분리하여) 설명하는 것입니다. 이것이 저희팀이 해야 하는 분석이라 생각하고, 조직의 실험 문화를 이렇게 바꿔가야 한다고 봅니다.

많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 찾아내기’ 내지는 ‘기획안 통과시키기 위한 근거찾기’ 정도로 여기곤 합니다. 그리고 그런 숫자들을 어떻게든 찾아내는 일을 데이터 분석이라고 부르려 하죠. 적어도 제가 리딩하는 팀에서 하고자 하는 실험과 분석은, 그런 것이 아닙니다. 1. 실험의 실패율이 높은 것은 지극히 당연하고 정상적입니다. 실험 실패(실패라기보단 가설이 입증되지 않았다고 말하는 것이 정확하겠습니다만)의 원인을 분석하는 과정에서 고객의 행태와 니즈를 이해하게 되고, 이것이 분석이며 이런 과정이 반복되어야 비로소 실험 성공율이 조금씩 향상됩니다. 2. 실험 결과(성공과 실패)로부터 얻어야 하는 것은 실험의 가설이 입증되었는가를 밝히는 것이며, 이를 인과적으로(원인과 결과를 분리하여) 설명하는 것입니다. 이것이 저희팀이 해야 하는 분석이라 생각하고, 조직의 실험 문화를 이렇게 바꿔가야 한다고 봅니다.

많은 조직에서, 실험을 ‘revenue 지표 향상시키는 아이디어 

계속하던 대로만 하지 않습니다. 도구에 매몰되지 않고 목적에 집중합니다. 모르는 것은 가능한 한 빨리 "모릅니다", "알려주세요"라고 말합니다. 의견을 자주 바꿔도 괜찮습니다. 틀렸다고 생각하면 인정하고 의견도 편안하게 바꿉니다. 의식적으로 나와 의견이 다른 사람에게 의견을 구합니다. 다른 사람이 의견을 구할 때 진지하게 고민하고 의견을 전합니다. 실수하고 나면 기록합니다. 기록하지 않으면 종종 기억되지 않습니다. 감정이 태도가 되지 않도록 의식합니다. 하루에 1번은 30분 이상 신선한 공기를 마십니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다.

계속하던 대로만 하지 않습니다. 도구에 매몰되지 않고 목적에 집중합니다. 모르는 것은 가능한 한 빨리 "모릅니다", "알려주세요"라고 말합니다. 의견을 자주 바꿔도 괜찮습니다. 틀렸다고 생각하면 인정하고 의견도 편안하게 바꿉니다. 의식적으로 나와 의견이 다른 사람에게 의견을 구합니다. 다른 사람이 의견을 구할 때 진지하게 고민하고 의견을 전합니다. 실수하고 나면 기록합니다. 기록하지 않으면 종종 기억되지 않습니다. 감정이 태도가 되지 않도록 의식합니다. 하루에 1번은 30분 이상 신선한 공기를 마십니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다. 소비로 자존감을 채우지 않습니다.

《일을 하면서 의식해야 하는 10가지》

소스가 아닌 부분적인 바이너리(런타임DLL이 없었음)에서원래 프로그램의 목적을 알아내고, 파이썬으로 재작성…좋은 쪽이든 나쁜 쪽이든 확실히 “인공”지능이네요.번역:수년간의 AI 실망 끝에 저는 정말 큰 충격을 받았습니다. 이 글은 일반적인 "AI는 놀랍다"는 식의 글이 아닙니다. 저는 오늘까지만 해도 회의적이었습니다.배경 : 많은 분들과 마찬가지로 저도 코

27년 된 EXE 파일을 Claude 3.7에 업로드한 후 일어난 놀라운 일 | GeekNews

한 개발자가 Claude 3.7에 1997년 Visual Basic 4로 작성된 오래된 실행 파일을 업로드하고 파이썬으로 변환해달라는 간단한 요청을 했습니다. 이전까지 AI 코딩 도구에 회의적이었던 사람이었는데요. 이번에는 Claude의 응답에 깊은 인상을 받았습니다.

놀랍게도 AI는 바이너리 파일을 분석해 Form1, cntTimer, btnExit 같은 구성요소와 임베디드 사운드 파일까지 감지했습니다. 5분 만에 Claude는 Pygame을 활용하여 완벽하게 작동하는 파이썬 코드를 생성했고, 추가 요청에 따라 스페이스 키에 소리 바인딩, 다채로운 글꼴 추가 등의 기능도 즉시 구현했습니다.

이 사례는 Reddit과 Twitter에서 큰 관심을 받았습니다.
레딧원문을 보시는걸 추천드립니다.
https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1iz1i61/update_i_uploaded_a_27yearold_exe_file_to_claude/

일부 전문가들은 VB4 실행 파일이 p-코드로 컴파일되어 일반 바이너리보다 분석이 용이하다는 점을 지적했습니다. 그럼에도 사용자 개입 없이 바이너리에서 완전히 작동하는 코드로 전환한 점은 정말 놀라지 않을 수가 없네요!

원글을 쓴 사람은 이것이 단순한 파티 트릭이 아니라 실제로 작업 시간을 절약해주는 실용적인 AI 활용 사례라고 강조했습니다. 이 경험은 AI가 소스가 아닌 부분적인 바이너리에서 원래 프로그램의 목적을 파악하고 현대적인 언어로 재작성할 수 있는 능력을 보여주는 좋은 예시라고 생각합니다.

AI의 발전에 어제도 놀랐는데...
참 놀라운 일들이 많네요.
기대가 되면서도 걱정도 됩니다...
미래에 대한 준비를 잘 해야겠어요.

https://news.hada.io/topic?id=19493

한 개발자가 Claude 3.7에 1997년 Visual Basic 4로 작성된 오래된 실행 파일을 업로드하고 파이썬으로 변환해달라는 간단한 요청을 했습니다. 이전까지 AI 코딩 도구에 회의적이었던 사람이었는데요. 이번에는 Claude의 응답에 깊은 인상을 받았습니다. 놀랍게도 AI는 바이너리 파일을 분석해 Form1, cntTimer, btnExit 같은 구성요소와 임베디드 사운드 파일까지 감지했습니다. 5분 만에 Claude는 Pygame을 활용하여 완벽하게 작동하는 파이썬 코드를 생성했고, 추가 요청에 따라 스페이스 키에 소리 바인딩, 다채로운 글꼴 추가 등의 기능도 즉시 구현했습니다. 이 사례는 Reddit과 Twitter에서 큰 관심을 받았습니다. 레딧원문을 보시는걸 추천드립니다.https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1iz1i61/update_i_uploaded_a_27yearold_exe_file_to_claude/ 일부 전문가들은 VB4 실행 파일이 p-코드로 컴파일되어 일반 바이너리보다 분석이 용이하다는 점을 지적했습니다. 그럼에도 사용자 개입 없이 바이너리에서 완전히 작동하는 코드로 전환한 점은 정말 놀라지 않을 수가 없네요! 원글을 쓴 사람은 이것이 단순한 파티 트릭이 아니라 실제로 작업 시간을 절약해주는 실용적인 AI 활용 사례라고 강조했습니다. 이 경험은 AI가 소스가 아닌 부분적인 바이너리에서 원래 프로그램의 목적을 파악하고 현대적인 언어로 재작성할 수 있는 능력을 보여주는 좋은 예시라고 생각합니다. AI의 발전에 어제도 놀랐는데... 참 놀라운 일들이 많네요. 기대가 되면서도 걱정도 됩니다... 미래에 대한 준비를 잘 해야겠어요. https://news.hada.io/topic?id=19493

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메디트 백엔드 엔지니어

권주성

스마트스코어 백엔드 개발자

김봉민

AI의 놀라운 발전: 27년 된 VB4 실행 파일을 파이썬으로 변환하다!

박승규

일본에서 일하다 서울찍고 부산갔다 판교로 돌아온 IT노동자

가끔 책도 쓰고 인강도 만듬 

AI의 놀라운 발전: 27년 된 VB4 실행 파일을 파이썬으로 변환하다!

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